Evaluation of the WSGG and SLW models for the radiative transfer prediction in non-isothermal homogeneous and non-homogeneous media

Abstract

In combustion systems such as gas furnaces for thermal processing, steam generators, engine chambers and ares in the petroleum industry, the thermal radiation is the dominant heat transfer mechanism due to the presence of participating gases, soot and particulates at high temperatures. The thermal radiation computation in participating gases, such as H2O and CO2, is a complex task due to the strong dependence of its radiative properties on the wavenumber. The 'exact' Line-by-Line (LBL) calculation is the most accurate alternative. However, this methodology requires a very expensive computational e ort, which is not feasible for practical engineering problems solution. Global Models such as the Weighted-Sum-of-Gray-Gases (WSGG) and the Spectral-Line Weighted-Sum-of- Gray-Gases (SLW) are promising alternatives. The WSGG model, despite its relatively simple formulation, has provided results near to LBL integration as well as the SLW model, often recognized as a WSGG model improvement. Thus, in this work a comparison between the accuracy of the WSGG and SLW models was made. Therefore, were obtained solutions for H2O, CO2, and H2O=CO2 mixtures in non-isothermal homogeneous and non-homogeneous media. For mixtures, in the WSGG model was also used the superposition method, which makes part of SLW mixture modeling. The superposition approach arises as an alternative to non-homogeneous media treatment. However, the challenge of this approach is the combination of participating gases since it requires increasing computational e ort as the components number increase. Thereby, this work proposes and applies a reduced superposition method for the WSGG model aiming for computational time reduction. In addition, the consistency of this proposition is also veri ed in di usion ames. The results show that the WSGG model can lead to results as good as those of SLW depending on the problem under analysis. Further, the reduced superposition method provided accuracy very near to that of the standard superposition method.

Em sistemas de combustão tais como fornos para tratamento térmico, geradores de vapor, câmaras de motores e flares na indústria de petróleo, a radiação térmica é o mecanismo de transferência de calor predominante devido à presença de gases, fuligem e partículas em altas temperaturas. O cálculo da radiação térmica em gases participantes, tais como H2O e CO2, é uma tarefa complexa devido à forte dependência de suas propriedades radiativas com o número de onda. A solução 'exata' linha-por-linha (LBL) é a alternativa mais precisa. No entanto, esta metodologia requer um alto esforço computacional, o qual não é factível para soluções de problemas práticos de engenharia. Modelos Globais tais como a Soma-Ponderada-de-Gases-Cinza (WSGG) e a Soma-Ponderada-de-Gases-Cinza baseada em linhas espectrais (SLW) são alternativas promissoras. O modelo WSGG, apesar de sua formulação relativamente simples, fornece resultados próximos à integração LBL, assim como o modelo SLW, normalmente reconhecido como uma evolução do modelo WSGG. Desse modo, neste trabalho foi realizada a comparação entre a precisão do modelo WSGG e a do SLW. Para tanto, foram obtidas soluções para H2O, CO2 e misturas de H2O=CO2 em meios não isotérmicos homogêneos e não homogêneos. Para misturas, no modelo WSGG também foi utilizado o método da sobreposição, o qual faz parte da modelagem de misturas do modelo SLW. A abordagem da sobreposição surge como uma alternativa para o tratamento de meios não homogêneos. No entanto, o desa o deste método é a combinação de espécies participantes uma vez que isto requer um aumento no esforço computacional com o aumento do número de componentes. A partir disto, este trabalho propõe e aplica um método da sobreposição reduzido para o modelo WSGG, com o intuito de reduzir o tempo computacional. Além disso, é verificada a consistência desta proposta em chamas difusivas. Os resultados mostram que o modelo WSGG pode levar a resultados tão bons quanto os do modelo SLWdependendo do problema analisado. Ainda, o método da sobreposição reduzido forneceu uma precisão muito próxima à do método da sobreposição padrão.